Source: Slashdot
斯坦福最新AI指数报告要点：1. AI在某些任务上超过人类，但并非所有任务。AI在图像分类、视觉推理和英语理解等多个基准测试上已经超越了人类表现。然而，在诸如竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂任务上落后。2. 行业继续主导前沿AI研究。2023年，行业发布了51个重要的机器学习模型，而学术界只贡献了15个。2023年还有21个重要模型是由行业和学术界合作得出的，创下新高。3. 前沿模型的培训成本大幅攀升。根据AI指数估算，最先进的AI模型的训练成本已经达到了前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4使用了价值7800万美元的计算资源进行培训，而谷歌的Gemini Ultra的计算成本达到了1.91亿美元。
4. 美国在领先AI模型方面领先中国、欧盟和英国。2023年，61个重要的AI模型来源于美国机构，远远超过欧盟的21个和中国的15个。5. 缺乏LLM责任的强大和标准化评估。AI指数的最新研究显示，在负责任AI报告方面存在显著的标准化不足。领先开发商，包括OpenAI、谷歌和Anthropic，主要将其模型与不同的负责任AI基准进行测试。这一做法使得对顶级AI模型的风险和限制进行系统比较的努力变得更加复杂。6. 生成AI投资暴增。尽管去年整体AI私人投资下降，但生成AI的资金大幅增加，从2022年的8%增长到252亿美元。
生成AI领域的主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Inflection，报告了大量的融资轮。7. 数据显示，AI使工人更加高效，并提高了工作质量。2023年，几项研究评估了AI对劳动力的影响，表明AI使工人能够更快地完成任务，提高输出质量。这些研究还展示了AI弥合低技能和高技能工人之间技能差距的潜力。然而，其他研究警告称，如果没有恰当的监督使用AI可能导致绩效下降。8. 由于AI的加速，科学进步进一步加快。2022年，人工智能开始推动科学发现。然而，2023年见证了更多与科学相关的重要AI应用的推出——从使算法排序更加高效的AlphaDev，到促进材料发现过程的GNoME。
9. 美国的AI法规数量急剧增加。美国与AI相关的法规数量在过去一年和过去五年中显著增加。2023年，AI相关法规达到25项，远高于2016年的1项。仅去年，与AI相关的法规总数增长了56.3%。10. 人们对AI的潜在影响更加清醒和紧张。Ipsos的一项调查显示，在过去一年里，认为AI将在未来三至五年内对他们的生活产生重大影响的比例从60%上升至66%。此外，52%的人对AI产品和服务表示紧张，较2022年上升了13个百分点。根据皮尤数据，在美国，有52%的美国人表示对AI感到担忧超过兴奋，超过了2022年的37%。
AI技术飞速发展，提升工作效率之余也带来不少挑战，我们需要更多思考如何平衡利与弊。" } ```
